在工业数字化转型的背景下，俄罗斯企业对于现代化设备诊断解决方案的需求日益迫切。2024年，俄罗斯技术国家公司旗下的“俄罗斯技术验收”公司研制出“智能预测设备综合系统”。该系统具备实时监测设备运行状态，并能够在故障发生之前准确预测潜在故障，从而为实现主动维护策略以及降低运维成本提供了有力支持。

　　1.预测性诊断的应用优势

　　预测性诊断用于提前识别工业设备潜在问题。工业设备的稳定运行对于企业的生存与发展至关重要。设备的早期磨损不仅会导致故障、停机以及增加维修成本，还可能对员工健康产生安全隐患。预测性诊断作为一种先进的维护策略，通过一系列综合措施，能够在故障发生之前提前识别设备运行中可能出现的问题。

　　预测性诊断可精准评估每个零部件的实况。预测性诊断适用于多种行业，包括但不限于重工业、机械制造以及电力行业，相较于传统的计划性维护手段（按照固定周期更换零部件），能够精准评估每个零部件的实际状况，并据此制定相应的维护计划。这种基于数据的维护方法，可有效减少设备停机时间，延长设备的使用寿命，优化企业的成本支出，并提升产品的整体质量。

　　传统的诊断方法包括无损检测、振动分析、热成像分析、光学检测、局部放电监测等技术手段。随着其机器视觉和人工智能等现代科技的发展，极大地拓展了设备诊断的广度与深度。借助高精度摄像头、各类传感器等监测工具，可以实时收集分析设备运行状态的详细数据，并与预设的数据库进行比对，从而精准预测可能出现的故障。此外，在模拟设备在特定负载条件下的运行时，还应用了数字孪生技术，进一步增强了诊断的准确性和可靠性。

　　2.俄罗斯技术国家公司的研发成果

　　俄罗斯技术国家公司旗下企业研发了既能使用传统方法、又能使用最新方法进行设备诊断的综合系统。如：

　　“振动纺织”软硬件综合系统。2022年由俄罗斯电子控股公司旗下的“红宝石”科研生产企业设计，可用于监测和保护承受高振动负荷的设备，如装配航空发动机试验台设备等，能够替代德国PRUFTECHNIK、瑞典SPM Instrument、美国通用电气旗下Bently Nevada、瑞士Vibro-Meter等国外同类产品。“振动纺织”综合系统的智能传感器能够测量振动加速度和振动速度等参数，还可计算那些无法测量的参数，并将测量和计算得出的数据与阈值进行比较，同时开展智能诊断。其工作精度高，误差不超过2%，领先于美国通用电气的同类产品以及西门子的SM1281系统。

　　3.机器视觉技术在预测性诊断领域的应用

　　俄罗斯技术国家公司旗下的企业积极将机器视觉技术应用于材料和产品质量控制。例如，联合航空制造集团将机器视觉与人工智能相结合，用于检测燃气涡轮发动机生产过程中的缺陷，而“俄罗斯技术验收”公司则利用该技术监测钢材质量。该技术在预测性诊断中的潜力同样不容小觑。

机器视觉的工作原理是捕捉图像、处理图像，并将其转换为数字数据。使用专用的摄像头和光电设备捕捉图像，随后对获取的信息进行算法分析，系统则根据既定功能执行相应操作：输出诊断结果、发出故障或偏差警报等。

　　俄罗斯电子控股公司旗下的企业生产用于设备技术诊断的摄像头和设备。一是电子科学研究院生产用于工业摄像头的光电设备。这些设备能够在限制进入的区域进行观察，记录辐射源，并在远处确定尺寸和厚度。由其研制的红外摄像头用于检测天然气管道中的甲烷泄漏，该摄像头外壳密封，能够在能见度差的条件下工作，可记录被气体吸收的红外辐射，然后转换为图像，图像上可见甲烷含量较高的区域。二是电视科学研究所生产用于监测冶金企业设备运行的耐热热成像系统，该系统包括摄像头（耐受1800°C高温）和热像仪，可确定不同区域的平均温度和温差，助于排查设备过热、故障和磨损。

　　4.俄罗斯技术国家公司加速生产自动化进程

　　俄罗斯技术国家公司旗下企业正在推进生产自动化升级，部署的智能监测系统可提升设备管理效能。2023年，施瓦贝控股公司下属的扎戈尔斯克光学机械厂完成16台数控机床的智能联网，通过专用数据采集终端与工业软件平台，实现对设备停机时间、功率负载、加工精度等12项核心性能指标的全维度监控。

　　同期，“俄罗斯电子控股公司”研发的“数字生产”集成平台投入运行，该平台包含三个子系统：由“伊斯特克”科研生产联合企业研发的“监测和调度”子系统，用于收集嵌入技术和工程设备中的传感器的信息，并实时控制其运行；“技术”和“生产计划”子系统负责创建技术文件和流程以及制定生产计划。

　　5.“智能预测设备综合系统”的技术优势

　　2024年，“俄罗斯技术验收”公司研制的“智能预测设备综合系统”能够实现对设备和工业产品的预测性管理，适用于任何工业领域，能够以高达99%的准确率预测设备的剩余使用寿命。

　　该系统由监测、信息和智能三个子系统组成。监测子系统由安装在设备上用于监测其运动部件的精密传感器构成。其优势在于采用了自主研发的脉冲波技术，能够较早就检测到微观缺陷；智能子系统包含人工智能元素和涵盖各种设备故障信息的电子数据库；信息子系统负责生成包含设备维护建议的诊断报告，而辅助模块会自动向员工发送预防性消除隐患的规范性指令。

　　“智能预测设备综合系统”与传统方法（如振动测量、热成像）的根本区别在于，它能够在振动和温度参数仍处于正常范围内时，在初始能量失衡阶段就检测出缺陷。将该系统与设备和工业产品集成，可实现资源的智能管理。通过精确监测微观缺陷来实时调节运行模式，并仅对必要的部件进行定点维修或更换，从而防止资源不可逆损失和事故的发生。

　　“俄罗斯技术验收”公司总经理指出，85%的设备故障是由于零部件的早期磨损导致的，如能在早期阶段发现故障，企业可以更加合理地使用和检查设备，可使资源消耗减少40%，设备使用寿命延长50%。

（科荟智库：孟光）